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Enregistrement W2915485639 · doi:10.1136/bmjopen-2018-024010

Shortening patient-reported outcome measures through optimal test assembly: application to the Social Appearance Anxiety Scale in the Scleroderma Patient-centered Intervention Network Cohort

2019· article· en· W2915485639 sur OpenAlexafffundabout
Daphna Harel, Sarah D. Mills, Linda Kwakkenbos, Marie-Eve Carrier, Karen Nielsen, Alexandra Portales, Susan J. Bartlett, Vanessa L. Malcarne, Brett D. Thombs

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensMcGill UniversityMultiple Sclerosis Society of CanadaJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchScleroderma Society of OntarioJewish General HospitalArthritis Society
Mots-clésMedicineCohortCronbach's alphaAnxietyPatient-reported outcomeConvergent validityConcurrent validityClinical psychologyPhysical therapyPsychiatryQuality of life (healthcare)PsychometricsInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The Social Appearance Anxiety Scale (SAAS) is a 16-item measure that assesses social anxiety in situations where appearance is evaluated. The objective was to use optimal test assembly (OTA) methods to develop and validate a short-form SAAS based on objective and reproducible criteria. DESIGN: This study was a cross-sectional analysis of baseline data from adults enrolled in the Scleroderma Patient-centered Intervention Network (SPIN) Cohort. SETTING: Adults in the SPIN Cohort in the present study were enrolled at 28 centres in Canada, the USA and the UK. PARTICIPANTS: The SAAS was administered to 926 adults with scleroderma. PRIMARY AND SECONDARY MEASURES: The SAAS, Brief Fear of Negative Evaluation II (BFNE II), Brief Satisfaction with Appearance Scale (Brief-SWAP), Patient Health Questionnaire-8 (PHQ8) and Social Interaction Anxiety Scale-6 (SIAS-6) were collected, as well as demographic characteristics. RESULTS: OTA methods identified a maximally informative shortened version for each possible form length between 1 and 15 items. The final shortened version was selected based on prespecified criteria for reliability, concurrent validity and statistically equivalent convergent validity with the BFNE II scale. A five-item short version was selected (SAAS-5). The SAAS-5 had a Cronbach's α of 0.95 and had high concurrent validity with the full-length form (r=0.97). The correlation of the SAAS-5 with the BFNE II was 0.66, which was statistically equivalent to that of the full-length form. Furthermore, the correlation of the SAAS-5 with the two subscales of the Brief-SWAP, and the SIAS-6, were statistically equivalent to that of the full-length form. CONCLUSIONS: OTA was an efficient method for shortening the full-length SAAS to create the SAAS-5.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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